我有一个如下所示的DataFrame。两个列都包含Member_ID，表示哪些Member_ID与其他Member_ID相连

   col1  col2    1     3    1     4    1     5    2     3    2     4    3     1    3     2    3     5    4     1    4     2    5     1    5     3    

我已经计算了每个Member_ID与多少个Member_ID相连。例如，Member_ID 1与3个Member_ID相连。如果一个Member_ID包含3个或更多的连接，我们需要在Member_ID前面加上“a”，否则我们需要加上“b”，所以对于Member_ID 1，我们需要标记为“a1”。同样，我已经为每个Member_ID计算了标签，标签数组如下。

 member_ID   No_of_con  Label    1          3         a1    2          2         b2    3          3         a3    4          2         b4    5          2         b5    

现在我需要参考标签数组来替换第一个DataFrame中的值。DataFrame很大，使用for循环效率不高，那么如何用Pandas更简单地实现这一点？我期望的结果如下

    col1     col2    a1         a3    a1         b4    a1         b5    b2         a3    b2         b4    a3         a1    a3         b2    a3         b5    b4         a1    b4         b2    b5         a1    b5         a3
    

回答：

我们可以使用stack、map和unstack来实现：

In [9]: d1.stack().map(d2.set_index('member_ID')['Label']).unstack()Out[9]:   col1 col20    a1   a31    a1   b42    a1   b53    b2   a34    b2   b45    a3   a16    a3   b27    a3   b58    b4   a19    b4   b210   b5   a111   b5   a3